《表4 基于不同算法训练的屏蔽泵故障分类模型准确率对比》

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《基于随机森林的屏蔽泵故障诊断方法研究》

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将屏蔽泵故障训练样例数据作为随机森林算法输入量，算法中树的棵树设置为100，对随机森林诊断模型参数进行训练，从而建立了基于随机森林的屏蔽泵典型故障诊断模型，同时采用了贝叶斯（Bayes）算法模型和支持向量机（SVM）算法模型对样例数据进行了学习，分别得到各训练模型的分类准确率对比如表4所示，可以看到随机森林分类模型训练的准确率要好于贝叶斯模型和支持向量机模型。